Machine Learning Engineer - Artist-First AI Music Lab

Das Music Mission-Team ist verantwortlich für das gesamte Angebot von Spotify für Musikschaffende und die Erlebnisse, die sie für Fans schaffen. Das Team widmet sich dem Aufbau von Tools und Dienstleistungen, um die Erstellung, Förderung, den Ausdruck und die Monetarisierung in großem Maßstab zu ermöglichen.

Unser Artist-First AI Music Lab entwirft und entwickelt hochmoderne generative KI-Produkte für Musik, die bahnbrechende Erlebnisse für Fans und Künstler schaffen. Wir suchen derzeit einen Machine Learning Engineer, der sich uns anschließt, während wir völlig neue Hörerlebnisse erfinden, die Künstler und Kreative in den Mittelpunkt stellen und feiern.

Alle unsere Produkte stellen Künstler und Songwriter durch vier Leitprinzipien in den Vordergrund:

• Partnerschaften mit Plattenlabels, Distributoren und Musikverlagen: Wir entwickeln neue Produkte für Künstler und Fans durch vorab vereinbarte Verträge, nicht indem wir später um Verzeihung bitten.
• Wahlmöglichkeiten bei der Teilnahme: Wir erkennen an, dass es innerhalb der künstlerischen Gemeinschaft eine Vielzahl von Ansichten zur Nutzung generativer Musiktools gibt. Daher werden Künstler und Rechteinhaber entscheiden, ob und wie sie teilnehmen, um sicherzustellen, dass die Nutzung von KI-Tools mit den Werten der Menschen hinter der Musik übereinstimmt.
• Faire Vergütung und neue Einnahmen: Wir werden Produkte entwickeln, die völlig neue Einnahmequellen für Rechteinhaber, Künstler und Songwriter schaffen und sicherstellen, dass sie angemessen für die Nutzung ihrer Werke entschädigt und transparent für ihre Beiträge anerkannt werden.
• Künstler-Fan-Verbindung: Die KI-Tools, die wir entwickeln, werden die menschliche Kunstfertigkeit nicht ersetzen. Sie bieten Künstlern neue Möglichkeiten, kreativ zu sein und sich mit Fans zu verbinden.

Was Sie tun werden:

• Entwerfen, bauen, bewerten und verbessern von Machine Learning-Trainings- und Inferenzpipelines, die neue KI-gesteuerte Musikerlebnisse unterstützen und helfen, diese in voll skalierbare, produktionsbereite Funktionen zu überführen.
• Anwenden von Wissen über maschinelles Lernen und Prompt Engineering über komplexe ML-Pipelines zur Unterstützung reichhaltiger Benutzererlebnisse mit großen Sprachmodellen.
• Erstellen von Bewertungsrahmen, einschließlich LLM-as-Judge-Pipelines, um die Qualität zu messen und schnelle Feedbackschleifen zu schaffen, die eine rasche und sichere Iteration ermöglichen.
• Zusammenarbeit mit Experten für Musikthemen, um Trainings- und Referenzdaten zu bootstrappen, einschließlich synthetischer Generierung, Expertenkurierung und Taxonomiedesign.
• Aufbauen skalierbarer Systeme, die Experimentiergeschwindigkeit mit Produktionsgenauigkeit ausbalancieren und dabei starke Leistung, Zuverlässigkeit und Latenz im Spotify-Maßstab gewährleisten.
• Eng mit Data Science-Teams zusammenarbeiten, um Bewertungsrahmen mit realen Nutzungssignalen zu verbinden und die Modellqualität kontinuierlich zu verbessern.
• Zur technischen Richtung und den besten Praktiken in der Ingenieurskunst beitragen, einschließlich Modellbereitstellung, Beobachtbarkeit, Experimentierung und Produktionsinfrastruktur.
• Interdisziplinär mit Ingenieuren, Produktmanagern, Designern und Partnern der Musikindustrie zusammenarbeiten, um völlig neue Hörerlebnisse für Künstler und Fans zu gestalten.

Wer Sie sind:

• Erfahren in der Anwendung von maschinellem Lernen in Produktionsumgebungen.
• Sie haben praktische Erfahrung mit großen Sprachmodellen, Prompt Engineering, Bewertungssystemen und der Bereitstellung von LLM-gesteuerten Funktionen in der Produktion.
• Sie haben Erfahrung im Aufbau und in der Wartung von Produktions-ML-Systemen mit Python, Java, Scala oder ähnlichen Sprachen.
• Sie sind erfahren im Aufbau von groß angelegten Datenpipelines zur Beschaffung, Vorbereitung und Bewertung von Trainingsdaten.
• Sie haben mit Cloud-Plattformen wie GCP, AWS, Azure oder ähnlichen Infrastrukturumgebungen gearbeitet.
• Sie sind in der Lage, Konzepte, Annahmen und Kompromisse des maschinellen Lernens sowohl technischen als auch nicht-technischen Zielgruppen zu erklären.
• Sie haben Erfahrung im Aufbau benutzerorientierter Produkte und ein gutes Urteilsvermögen in Bezug auf konversationelle KI und generative Benutzererlebnisse.
• Sie legen großen Wert auf Experimentieren, Iteration und die Nutzung von Daten zur Steuerung von Produkt- und Ingenieursentscheidungen.
• Sie gedeihen in kollaborativen, interdisziplinären Teams, die schnell arbeiten, oft experimentieren und kontinuierlich lernen.

Wo Sie sein werden:

Wir bieten Ihnen die Flexibilität, dort zu arbeiten, wo Sie am besten arbeiten! Für diese Rolle können Sie sich in der Region der östlichen Vereinigten Staaten befinden, solange wir einen Arbeitsstandort haben. Dieses Team arbeitet innerhalb der EST-Zeitzone zur Zusammenarbeit.

Die Gehaltsspanne für diese Position in den Vereinigten Staaten liegt zwischen 138.250 und 197.500 USD zuzüglich Eigenkapital. Die für diese Position verfügbaren Vorteile umfassen Krankenversicherung, sechs Monate bezahlten Elternurlaub, 401(k)-Rentenplan, monatliches Essensgeld, 23 bezahlte Urlaubstage, 13 bezahlte flexible Feiertage und bezahlten Krankheitsurlaub. Diese Spannen können in Zukunft geändert werden.